生成对抗网络(GANs)在过去的几年里得到了广泛的研究。可以说，它们最重要的影响是在计算机视觉领域，在这一领域中，图像生成、图像-图像转换、面部属性处理和类似领域的挑战取得了巨大进展。尽管迄今为止已经取得了重大的成功，但将GAN应用于现实世界的问题仍然面临着重大的挑战，本文在这里重点关注其中的三个。

  • 生成高质量的图像;
  • 图像生成的多样性;
  • 稳定的训练。

本文将重点关注目前流行的GAN技术在应对这些挑战方面取得的进展程度，并对已发表文献中GAN相关研究的现状进行了详细回顾。虽然到目前为止已经提交了几篇关于GANs的综述，但没有一篇是基于它们在解决与计算机视觉相关的实际挑战方面的进展来考虑这一领域的现状。因此，为了应对这些挑战，本回顾讨论了最流行的架构变体和损失变体GANs。本文的目标是在重要的计算机视觉应用需求的相关进展方面，对GAN的研究现状进行概述和批判性分析。在此过程中，本文还将讨论GANs在计算机视觉方面最引人注目的应用，并对未来的研究方向提出一些建议。本研究中所研究的GAN变体相关代码在 https://github.com/sheqi/GAN_Review上进行了总结。

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